Data Scientist, Enterprise Analytics

An Overview of this Role

As Senior Manager, Data Science, you'll lead Product Data Science: a team of 6 Data Scientists within GitLab's data organization, reporting to the Director of Data Science. You have two mandates:

1. Drive product impact now. Set the analytical agenda for your product areas and make sure the team's work changes decisions.
2. Build the merged Data Science function. Define excellence for a Data Scientist who blends analytics and data science, and grow the team to that bar.

You lead mainly through others, and step in hands-on when it matters: reviewing a model, pressure-testing an analysis, or writing the query yourself.

What you’ll do

• Set a long-range vision and roadmap for Product Data Science, and show the team how its goals connect to company strategy
• Own prioritization and trade-offs across product areas, and adapt the team as priorities shift
• Be the go-to partner for Product and Engineering leaders on complex and urgent questions, choosing the right approach: a deep dive, an experiment, or a production model
• Raise risks and resource gaps early, and bring senior leaders clear options to drive timely decisions
• Hire, coach, and retain a high-performing team: build career paths, act on team feedback, and make tough talent decisions when needed
• Build a high-trust culture of urgency and accountability, where the team communicates openly, shares progress on a predictable cadence, and delivers quality results on time
• Set standards for experimentation, causal inference, metric definition, and production modeling

What you’ll bring

• 10+ years in data science, product analytics, or a related field, including 3+ years managing data science or analytics teams in B2B SaaS or tech
• Strong product sense and a track record as a trusted partner to Product and Engineering leaders
• Exceptional communicator who makes complex problems and findings clear to any audience, from Product leaders to executives, and coaches others to do the same
• Thrives in ambiguity: structures undefined problems, gathers the right information, and makes sound decisions on high-risk, cross-team issues
• Courage to challenge: offers dissenting views, asks tough questions, and fosters inclusive debate
• Deep expertise in statistics and experimentation, including hands-on use of quasi-experimental methods (difference-in-differences, synthetic control, propensity score matching)
• Expert SQL (Snowflake preferred) and strong Python, with experience taking ML models to production
• Fluent with AI tools, with sound judgment on when AI output can be trusted
• Able to use GitLab, thrive in an all-remote, asynchronous company, model GitLab's remote working competencies, and work in line with GitLab's values

Nice to Have

• Experience with developer tools, DevSecOps, or product-led growth products
• Experience measuring adoption and quality of AI-powered product features
• Thought leadership in data science or analytics, internally and externally
• Advanced degree in a quantitative field

About the Team

Product Data Science brings Data Science and Analytics together into one function. Our Data Scientists are business partners first, pairing strong product judgment with deep skill in SQL, Python, statistics, and machine learning. We help Product and Engineering decide what to build, measure what worked, and understand how customers get value from GitLab.

The opportunity is growing fast. AI is driving growth in GitLab's consumption business, creating new ways for data to drive growth. As AI takes over routine reporting, the team focuses on the hard problems: experimentation, causal inference, production models, and recommendations leaders act on.

Чем предстоит заниматься:

• Адаптацией SOTA-архитектур (YOLO, RT-DETR, DETR, EfficientDet) под специфику индустриальных данных;
• Проектированием пайплайнов аугментации, разметкой сложных сценариев (occlusion, truncation), фильтрацией датасетов;
• Сжатием моделей (Pruning, Quantization, Distillation);
• Написанием высокопроизводительного кода инференса на C++/Python, интеграцией моделей в прод.

Требования:

• Опыт коммерческой разработки моделей Object Detection от 2-х лет;
• Глубокое понимание математики сверточных нейросетей и трансформеров;
• Стек: Python (Pytorch / TensorFlow 2.x), знание C++ (для деплоя) будет преимуществом;
• Опыт работы с библиотеками детекции: MMDetection, Detectron2, YOLOv5-v10;
• Понимание метрик: mAP, F1-Score, E2E Latency, FPS;
• Опыт оптимизации моделей (TensorRT, ONNX, INT8/FP16 квантизация);
• Навыки работы с большими данными (LMDB, TFRecords, WebDataset) и распределенным обучением (DDP, Horovod).

• Шаг в космос — для тех, кто вдохновлен идеей покорения космоса и мечтает быть к этому причастным;
• ДМС (включая стоматологию) с первого рабочего дня;
• Место работы в районе м. Улица 1905 года;
• Оформление в соответствии с ТК РФ;
• Конкурентный уровень заработной платы — на уровне лидеров ИТ/телеком-индустрии.

Основное направление деятельности – организация мультибанковского кредитного сервиса для физических лиц (предоставление удаленного доступа к программному обеспечению Директ Тех для бесшовного взаимодействия Клиентов, Банков и Торговых организаций в процессе оформления потребительских кредитов).

Мы создаем собственные и интегрируем внешние ИТ-разработки, позволяющие автоматизировать и максимально упростить оформление заявки на кредит и кредитной документации.

Команда Директ Тех всегда рада принять в команду амбициозных и нацеленных на результат людей, открытых новым знаниям и готовых делиться своим опытом.

Технологический стек:

Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, Machine Learning, Credit Scoring, PD-моделирование, Risk Modeling, Logistic Regression, Gradient Boosting, Excel,Classical ML.

Чем предстоит заниматься:
- Разработка и построение скоринговых PD-моделей;

- Валидация ранее разработанных моделей, оценка их качества и эффективности;

- Мониторинг действующих моделей, контроль стабильности и качества их работы;

- Разработка и совершенствование антифрод-моделей;

- Сбор, выгрузка и подготовка данных из баз данных для построения моделей машинного обучения;

- Написание SQL-запросов для сбора, обработки и анализа данных;

- Разработка Python-скриптов для анализа, визуализации данных, построения, валидации и внедрения ML-моделей;

- Участие в полном цикле разработки моделей: от сбора и подготовки данных до внедрения решений.

Мы ожидаем:

- Опыт работы от 3-х лет на позиции Data Scientist;

- Опыт работы в банковской сфере, финтех-компаниях или микрофинансовых организациях (МКК) будет преимуществом;

- Практический опыт самостоятельной разработки PD-моделей с нуля и их внедрения;

- Опыт полного цикла разработки ML-моделей: от сбора и подготовки данных до валидации и внедрения;

- Опыт мониторинга и валидации действующих моделей.

Мы предлагаем:

- Оформление по ТК РФ в аккредитованную ИТ-компанию;

- Достойный уровень заработной платы: оклад + годовая премия;

- График работы 5/2, удалённая работа с возможностью работать из офиса;

- ДМС со стоматологией, полис для выезжающих за рубеж;

- Корпоративная техника для работы;

- Корпоративные скидки и привилегии на платформе BestBenefits;

- Возможности для обучения и развития;

- Работа в команде профессионалов, регулярный обмен опытом и поддержка коллег.